这篇文章详细记录了作者在LLM部署方面的硬核折腾经历。从为了运行120B大模型而专门搭建双路4090平台,到转向vLLM框架实现190 TPS的高吞吐,作者不仅对比了Ollama与vLLM的性能差异,还实测了DeepSeek的1M长上下文能力及小模型在8GB内存Mac上的惊人表现。文章核心指出,AI软件优化潜力巨大,即便在有限硬件下也能实现高阶智能,为关注本地大模型部署的开发者提供了极具价值的参考。
硬核实战:从双路4090到8GB老Mac,探索LLM本地部署的性能极限
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